[BioS 레터]신약 개발 전 과정에 걸친 ‘AI 역할’

양현진 신 테카 바이오 상무

한영 인공 지능 심포지엄 후기

영국 캠브리지 밀너 치료 연구소와 연세대 학교 의과 대학이 주최 한 ‘한영 AI 신약 개발 및 표적 발굴 심포지엄’이 지난달 22 일부터 24 일까지 총 3 일간 온라인에서 성공적으로 개최됐다. 심포지엄 참가자 수는 450 명에 도달했습니다.

이번 심포지엄은 한국과 영국의 인공 지능 신약 개발 전문가 10 명을 초청해 인공 지능 치료제 개발 현황과 전망을 심도있게 논의했다. 특히 신약 개발 초기 단계 인 표적 단백질 발굴과 치료 후보 도출 과정에서 인공 지능이 어떻게 도입되고 있는지에 대해 논의했다. 또한 인공 지능 기반의 임상 시험과 시판 후 약물 감시 사례를 도입하여 신약 개발 전 과정에서 인공 지능의 역할을 다양한 각도에서 균형있게 전달했다.

심포지엄을 주도한 연세대 학교 의과 대학 정재호 교수는 심포지엄에 대해“차세대 신약 개발을 앞당기 고 학술 커뮤니케이션과 교류를 통해 새로운 패러다임을 제시하는 첫 걸음이다. 한국과 영국의 인공 지능 신약 개발 전문가 그룹 간의 연구 결과. 벗어났다. 앞으로는 신약 관련 인공 지능 기술 개발에 공동으로 협력 해 양국의 과학 기술 교류를 더욱 활성화하고 인류의 질병 해결과 건강 증진에 기여할 수있는 기회가 되길 바란다”고 말했다.

다국적 제약사 아스트라 제네카와 국내 인공 지능 신약 개발 기업 신 테카 바이오, 스탠 디그도 신약 개발 산업의 AI 약물 개발 전략을 전하는 심포지엄 연사로 초청됐다.

심포지엄에 참여하는 대학 및 연구 기관은 인공 지능 적용의 기반을 마련하고 혁신을 위해 전 세계 유명 기관과 빠른 속도로 축적되는 방대한 양의 생의학 및 화학 연구 데이터를 큐레이팅, 분석 및 공개합니다. 치료 개발 과정. 길을 선도하는 전문가 그룹입니다. 인공 지능 치료제 개발 비전을 공유하고 논의하면서 얻은 통찰력은 신 테카 바이오를 비롯한 인공 지능 신약 개발의 미래 연구자들에게 중요한 영양소가 될 것입니다.

심포지엄의 첫날 인 22 일, 캠브리지 밀너 연구 소장 Tony Kouzarides의 인사로 시작되었고 Milner 연구소의 표적 발견 책임자 인 Rebecca Harris 박사가 개최했습니다. ▲ 광주 과학 기술원 전기 컴퓨터 공학과 남호정 교수 ▲ 밀너 연구소 AI 연구 소장 한남식 교수 ▲

남호정 교수는 표적 단백질의 구조 정보없이 약물-표적 상호 작용 (DTI)을 예측하는 인공 지능 모델을 도입했으며,이 인공 지능 모델의 사용은 실제로 대규모 약물 스크리닝 (High-throughput screening)입니다. 단계에서 약물 개발 가능성을 높이는 것으로 확인되었습니다. 현재 많은 인공 지능 기반 치료 후보 스크리닝 기술이 단백질 구조 정보를 기반으로하고있어 남 교수의 모델은 인공 지능이 적용될 수있는 표적 단백질 표적을 크게 확대 할 것으로 기대된다. 밀너 연구소 한남식 교수는 밀너 연구소 도입과 함께 코로나 19 바이러스 단백질 체학 연구 데이터를 기반으로 네트워크 분석과 인공 지능을 활용 해 코로나 19 신약 재생성 후보 약물 발굴 과정을 소개했다. , 인공 지능 약물 개발을 위해 설립되었습니다. 특히 바이러스 감염 후 시간 경과에 따른 변화를 함께 고려하는 것이 특징입니다.

Standigm의 ​​구 희정 박사는 Standigm의 ​​AI 신약 개발 플랫폼을 소개하고 표적 단백질 발굴 (Standigm ASKTM), 후보 설계 (Standigm BESTTM), 새로운 적응증 탐색 (Standigm InsightTM) 등 신약 개발 초기 단계를 다룹니다. 플랫폼이 있음을 강조했다. 다음으로 신약 개발 단계에서 표적을 찾고자하는 연구자들에게 인공 지능으로 새로운 인사이트를 제공하기 위해 SK (주) C & C와 공동으로 개발 한 표적 발굴 서비스 ‘iCLUE & ASK’를 시연했다. 사용자의 아이디어를 반영하여보다 개인화 된 분석이 가능하다는 것을 전했다.

둘째 날인 23 일에는 한남식 교수와 EMBL-EBI (European Institute of Bioinformatics)의 Open Targets 책임자 인 Ian Dunham 박사가 공동 의장을 맡았다. ▲ 신 테카의 생명 과학부 양현진 ▲ KAIST 신경 과학-인공 지능 융합 연구 센터 소장, KAIST 바이오 및 뇌 공학과 이상완 교수 ▲ 캠브리지에 위치한 비영리 단체 케임브리지 결정학 데이터 센터 (CCDC) 대표 , 영국) Juerger Harter 박사가 프레젠테이션을 발표했습니다.

신 테카 바이오는 표적 단백질 복합 3 차원 결합 구조의 물리 화학적 특성을 모사하여 인공 지능으로 예측하는 ‘DeepMatcherTM’와 ‘NEOscanTM’플랫폼을 통해 저분자 화합물 치료제 후보 물질을 발굴하고있다. 새로운 항원 기반 면역 항암제 개발에 인공 지능을 활용할 계획입니다. 특히 실험적 검증을 통해 네오 스캔의 우수한 성능을 확인한만큼 맞춤형 항암 면역 세포 치료제 개발을 계획하고 있다고 강조했다.

KAIST 신경 과학-인공 지능 융합 센터를 맡고있는 이상완 교수는 환자 맞춤형 신약 개발, 자동 실험 최적화 기술 기반 등 헬스 케어 산업 전반에 적용 할 수있는 질병 처리 학습 기술을 소개했다. 질병 모델에. 유 거하 터 박사는 인공 지능을 신약 연구 개발에 성공적으로 적용하기 위해서는 고품질 데이터 확보의 중요성을 강조한다. 그는 이것이 데이터 센터의 중심 역할을하고 있다고 설명했습니다.

심포지엄의 마지막 날인 24 일, Milner Institute의 Kathryn Chapman 부회장이 회장직을 맡았습니다. -EBI) Ian Dunham 박사가 강의를했습니다.

박유랑 교수는 국내 다기관 병원 정보 시스템 데이터를 바탕으로 항암제 부작용과 관련된 인공 지능 모델을 개발 한 결과를 공유했다. AstraZeneca Micelle Patel은 임상 시험을 계획하고 수행하는 데 중요하며 AstraZeneca는 임상 시험 타당성 조사, 수행 기관 및 임상 시험 책임자 선정, 외부 통제도 수행합니다. 그는 구성을 위해 RWD를 적극적으로 사용하고 있다고 말했습니다. 그러나 그는 다중 데이터의 통합 분석과 데이터의 편향 등 해결해야 할 과제가 있으며이를 극복하기 위해서는 인공 지능과 같은 고급 통계 분석 기술이 필요하다고 강조했다.

마지막 연사 인 Ian Dunham 박사는 European Institute of Bioinformatics에서 개발하고 운영하는 Open Targets Platform을 소개했습니다. 오픈 타겟 플랫폼은 신약 개발 연구자들이 질병 관련 유전자 변이, 약물 활성 데이터, 약물 활성 데이터 등 다양한 생의학 데이터를 통합하여 질병과 관련된 잠재적 표적 단백질을 쉽게 탐색 할 수있는 도구로 개발 목적을 설명했다. 문학 정보.

강의에 이어 진행된 패널 토론에서는 인공 지능 적용과 관련된 주요 이슈가 논의되었습니다. 토론의 주요 주제 중 하나는 단연 데이터 수집이었습니다. 고품질 학습 데이터를 확보하는 것이 성공적인 AI 적용을위한 핵심 요건 중 하나이기 때문입니다. 개인 정보 보호 나 데이터 보안 등의 문제로 데이터 이용이 제한되는 경우가 많고, 인공 지능 학습을위한 충분한 양과 질의 데이터 확보를 제한하는 요인으로 수집 및 생산 방식에 따른 데이터의 편향도 언급되었습니다. . 공통적으로 연사는 데이터 공유의 중요성을 강조하고 연구자와 기관 간의 협력에 개방적입니다. 또한 유럽 연합이 공동으로 자금을 지원하고 운영하는 신약 개발 데이터 공유 플랫폼 ‘MELODY’프로젝트의 예 에서처럼 암호화 및 블록 체인과 같은 기술의 적용이 해결책이 될 수 있다는 전망도있었습니다. (EU) 및 글로벌 제약 회사.

협력과 인재 양성의 중요성도 주요 주제로 논의되었습니다. 성공적인 인공 지능 신약 개발을 위해서는 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 신약 개발 등 다양한 분야의 융합이 중요하며,이를 위해서는 혁신 치료제 개발이라는 동일한 목표 내에서 각 분야의 전문가들이 적극적으로 교류하는 것이 중요합니다. 태도와 의사 소통의 필요성이 강조되었습니다.

또한 융합 연구에 적합한 인재를 양성하기 위해서는 커리큘럼 변경도 필요하다는 의견이 나왔다. 10 년이 채되지 않은 AI 신약 개발의 짧은 역사에도 불구하고 지속적인 기술 발전과 점진적인 성과가 있었고 이러한 성과가 점차 가시화되면서 인공 지능은 치료제 개발에 기여할 수있을 것입니다. 더 빠른 속도로. 심포지엄은 희망적인 전망으로 끝났습니다.

한편 이번 심포지엄은 과학 기술 정보 통신부가 지원하는 한영 과학 기술 협력 센터 (Focal Point) 사업의 일환으로 연세대 학교와 케임브리지 대학교가 공동으로 개최하여 연구자 교류 활동과 과학 기술을 촉진한다. 한국과 영국 간의 협력. 나는했다.

심포지엄을 공동 주최 한 밀너 연구소는 개방형 인공 지능과 같은 새로운 연구 방법론을 활용 한 새로운 치료법 개발에 기여하기 위해 2015 년에 설립 된 케임브리지 대학교 의과 대학 산하 연구소입니다. AstraZeneca, Johnson & Johnson, GSK 등 글로벌 제약 회사를 포함한 전 세계 85 개 기업, 대학, 연구 기관이 긴밀한 산학연 협력 연구를 위해 협력하는 유럽 최대 개방형 혁신 바이오 신약 개발 클러스터 . 길을 선도하고 있습니다. 국내에서는 삼성 서울 병원, 연세대 학교 세브란스 병원, KAIST, 한국 전자 통신 연구원 (ETRI), JW 제약이 컨소시엄 멤버로 합류했다.